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使用机器学习谷物的作物产量预测
农业是印度金融福祉的主要贡献者。但是，人口增长和气候变化等挑战会影响作物产量。机器学习对于作物预测和决策至关重要，根据我们的分析，有助于选择农作物并优化农作物实践，最常用的特征是湿度，温度，土壤类型，降雨，降雨，pH，面积，生产和应用算法是决策树，决策树，支持矢量机（SVM），随机森林和梯度培养。此预测有助于根据天气条件确定最佳的谷物作物。近年来，农民面临着降雨量降低和土壤质量差的问题，导致农作物失败。cision养殖有助于使作物管理适应不断变化的环境条件，从而使智能耕作发展。该研究旨在帮助人们种植高产谷物作物，计划其活动，并找到解决农业挑战的解决方案。
氮源对香菜（Coriandrum sativum L.）定量和定性产量的影响在与杂草竞争氮源对香菜（Coriandrum sativum L.）定量和定性产量的影响在与杂草竞争
农业部门的重要挑战之一是化肥，尤其是氮肥的效率低，以及杂草与农作物的竞争。在这方面，使用管理解决方案来减少化学输入的使用非常重要。在减少环境污染的同时，提高人类使用的食物的质量水平。管理解决方案之一是使用受控释放肥料。考虑到增加香菜植物的数量和质量并确定最佳研究基因型的愿望，在该领域进行了研究，以研究氮肥不同来源的影响以及该地区杂草对核核心基因型不同基因型农业和药用特性的杂草竞争。
作物收益预测的机器学习
摘要。大多数农作物受到印度全球气候变化影响的严重影响。在过去20年中的产出方面。它将允许决策者和农民采取有效的营销和存储步骤，以预测收成的早期作物的产量。该项目将允许农民在农业领域种植之前捕获农作物的产量，从而帮助他们做出必要的决定。使用基于Web的图形软件实现了一种易于使用的图形软件，然后可以分发机器学习算法。本文主要着重于通过应用各种机器学习技术来预测作物的产量。此处使用的分类器模型包括KNN，决策树，随机森林和投票分类器。通过机器学习算法做出的预测将帮助农民决定通过考虑温度，降雨，湿度，pH等因素而种植哪种作物来诱导最大产量。这弥合了技术与农业部门之间的鸿沟。
引用此文件：Zidan，F。和Febriyanti，D。E.通过基于人工智能的气候适应策略优化农业产量。
面对气候变化，农业生产力受到不可预测的天气模式和环境条件的严重威胁，强调了对增强农业弹性的创新解决方案的关键需求，并优化了产量。这项研究深入研究了人工智能（AI）的潜力，特别是通过使用机器学习和深度学习技术，以开发旨在增强农业结果的气候适应策略。通过将AI与气候数据相结合，该研究通过使用机器学习和深度学习模型的结合来预测并减轻气候对作物产量的不利影响，以分析历史气候数据以及作物表现。这些模型在包括温度，降雨，土壤水分和作物遗传信息在内的数据集中进行了培训，擅长预测各种气候场景下未来的农业结果，并提出最佳的适应性策略，从而显着提高作物产量。因此，这些基于AI的模型是农民和农业决策者的强大工具，使他们能够做出与预期的气候条件保持一致的明智决定。调查结果不仅强调了AI在将数据转换为可行的见解中的功效，从而提高了农业生产力，还通过提供一种技术先进的气候适应方法来促进农业科学领域。此外，这项研究为未来的研究铺平了关于AI与实时环境感应技术的整合的方式，从而为农业管理提供动态框架，以支持可持续的农业实践和全球粮食安全，这是由于气候挑战而在气候挑战中。
pplus aav助手提高产量和质量海报
利用RAAV作为治疗转基因交付的病毒载体仍需要提高产量和特异性，以提高较低的矢量剂量，从而提高制造成本，并提高患者的安全性。为此，我们的研究重点是开发新型技术，以确保使用瞬态转染的高产RAAV颗粒制造，并增强RAAV矢量的特征，这些功能对包装材料的整体规模和交付的特异性作用。在这里，我们介绍了设计新的辅助质粒（Phelpers）的最先进方法，目的是提高从悬浮培养物获得的病毒粒子的感染率（TU/mL）和质量（完全|空比）。我们借此机会利用了我们的专有DNA组装方法技术，以探索在合成质粒中模块化组装的多种遗传特征的协同作用。比较几种版本的合理设计的Phelpers的生物学活性，这使我们确定了在每个经过测试的生物生产条件下都能超过现有的辅助质粒的最佳构型。我们在DNA质粒设计和组装方面的专业知识以及RAAV生产的可扩展转染解决方案使我们有可能提高基因治疗产品的生产率和特异性。
使用FTIR提高电池生产率，性能和稳定性
这些挑战需要在使用前严格对各种原材料进行严格的质量控制（QC），制造过程中的加工材料以及最终产品。一些用于制造锂离子电池（LIB）的材料以其高反应性而闻名。例如，六氟磷酸锂（LIPF 6）是商用可充电液体的电解质中使用最广泛的盐，具有高反应性，可以分解为LIF和PF 5。当PF 5暴露于水分时，它会与水反应形成POF 3和氟化氢（HF），这是一种剧毒和腐蚀性气体。1–4这些特性构成了重大的安全危害，并可以加速电池降解，可能导致故障。
对绝对光致发光量子产率测量的实验室间比较，用三个商业整合球体设置转换磷光剂
摘要：分散在液体和固体矩阵和发光粉末中的散射发光材料与基本研究和行业越来越相关。示例是各种矩阵中不同组合物的发光纳米和微粒以及磷酸盐，或在能量转换，固态照明，医学诊断和安全条形码的陶瓷中纳入陶瓷。表征这些材料性能的关键参数是光发光/荧光量子产率（φF），即每个吸收光子的发射光子的数量。为了识别和量化散射样品绝对测量的不确定性来源，通过以下相同的测量方案进行了实验室和行业的三个实验室的实验室间比较（ILC）。因此，使用两种类型的商业独立的集成球体设置，具有不同的照明和检测几何形状，用于测量透明和散射染料溶液和固体磷光剂的φf，即YAG：CE Optoceramics，用于不同的表面粗糙度，用作蓝光的转换材料，用作蓝光的转换材料。特别重点是测量几何形状的影响，用于确定样品吸收的入射激发光的光子数量以及样品特异性表面粗糙度的光子数量。虽然液体样品的φf值匹配仪器之间，但具有不同空白的光学辅酶的测量结果显示出实质性差异。■简介ILC结果强调了测量几何形状，样品位置和空白的重要性，以用于散射YAG的可靠数据：CE OptoCeramics，空白的光学特性占不确定性超过20％的不确定性。
基于视觉特征的大脑解码产生的权重图比分类更符合场景理解
我们介绍了一种大脑解码方法，用于使用自然场景数据集 (NSD) 分析对视觉感知的功能性反应，其中我们使用来自深度神经网络的图像的视觉特征作为解码目标。我们的方法在各种特征提取方法和受试者中都给出了一致的结果。在后续分类任务中使用生成的权重图，我们的方法实现了与直接训练的分类器类似的分类准确率，但由于不需要分类标签，因此适用性更广。我们表明，与基于分类的解码得出的权重图相比，我们生成的权重图与人类受试者的底层任务更加一致。这种灵活性使我们的方法适用于具有复杂刺激的多种解码风格分析，而手动标记可能会使结果产生偏差。
DNA Double Helix七十年：一种简短的历史方法，当前的发展和未来挑战
R. G. Baltazar。 2024。 使用机器学习算法预测气候变化对菲律宾中部的RCP4.5和RCP8.5场景下的水稻作物产量的影响。 int。 J. Agric。 nat。 资源。 10-26。 气候变化对世界各地的农业部门构成了重大威胁，它可能会影响菲律宾中部吕宋岛中部主要稻米生产省份的水稻作物产量。因此，有必要在这些主要的水稻生产省份中调查气候变化对水稻作物产量的可能影响。 本文介绍了随机森林，梯度增强，回归分析和人工神经网络（ANN）方法，用于建模气候因素（压力，温度，相对湿度，降雨，降雨，风，云和阳光）和水稻作物产量（RCY）数据（RCY）数据（菲律宾中部，菲律宾），覆盖2009年至2018年。 代表性浓度途径4.5和8.5（分别为RCP4.5和RCP8.5）的预计温度和降雨被用作模型的输入，以估算中央吕宋岛中稻米生产省份水稻作物产量的可能影响。 结果表明，RCP4.5的温度升高为1.14°C，在RCP8.5中升至1.62°C，降雨量的平均为3.70 mm，RCP4.5和12.28 mm在RCP8.5中的平均值。 因此，尚不确定气候变化（以降雨量和温度为特征）是否会对菲律宾吕宋岛中部的水稻作物产量产生正面或负面影响。R. G. Baltazar。2024。使用机器学习算法预测气候变化对菲律宾中部的RCP4.5和RCP8.5场景下的水稻作物产量的影响。int。J. Agric。 nat。 资源。 10-26。 气候变化对世界各地的农业部门构成了重大威胁，它可能会影响菲律宾中部吕宋岛中部主要稻米生产省份的水稻作物产量。因此，有必要在这些主要的水稻生产省份中调查气候变化对水稻作物产量的可能影响。 本文介绍了随机森林，梯度增强，回归分析和人工神经网络（ANN）方法，用于建模气候因素（压力，温度，相对湿度，降雨，降雨，风，云和阳光）和水稻作物产量（RCY）数据（RCY）数据（菲律宾中部，菲律宾），覆盖2009年至2018年。 代表性浓度途径4.5和8.5（分别为RCP4.5和RCP8.5）的预计温度和降雨被用作模型的输入，以估算中央吕宋岛中稻米生产省份水稻作物产量的可能影响。 结果表明，RCP4.5的温度升高为1.14°C，在RCP8.5中升至1.62°C，降雨量的平均为3.70 mm，RCP4.5和12.28 mm在RCP8.5中的平均值。 因此，尚不确定气候变化（以降雨量和温度为特征）是否会对菲律宾吕宋岛中部的水稻作物产量产生正面或负面影响。J. Agric。nat。资源。10-26。气候变化对世界各地的农业部门构成了重大威胁，它可能会影响菲律宾中部吕宋岛中部主要稻米生产省份的水稻作物产量。因此，有必要在这些主要的水稻生产省份中调查气候变化对水稻作物产量的可能影响。本文介绍了随机森林，梯度增强，回归分析和人工神经网络（ANN）方法，用于建模气候因素（压力，温度，相对湿度，降雨，降雨，风，云和阳光）和水稻作物产量（RCY）数据（RCY）数据（菲律宾中部，菲律宾），覆盖2009年至2018年。代表性浓度途径4.5和8.5（分别为RCP4.5和RCP8.5）的预计温度和降雨被用作模型的输入，以估算中央吕宋岛中稻米生产省份水稻作物产量的可能影响。结果表明，RCP4.5的温度升高为1.14°C，在RCP8.5中升至1.62°C，降雨量的平均为3.70 mm，RCP4.5和12.28 mm在RCP8.5中的平均值。因此，尚不确定气候变化（以降雨量和温度为特征）是否会对菲律宾吕宋岛中部的水稻作物产量产生正面或负面影响。此外，其中三个模型：ANN，随机森林（RF）和梯度提升（GB）显示RCY的增加，而线性回归（LR）均显示RCP4.5和RCP8.5场景的RCY均下降。